一文读懂深度表格数据表示学习

南京大学博士生蒋俊鹏投稿量子位 | 公众号 QbitAI 在AI应用中，表格数据的重要性愈发凸显，广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。深度神经网络（DNN）凭借其强大的表示学习能力，在表格数据建模上展现出令人瞩目的潜力。南京大学团队系统介绍了表格表示学习这一研究领域，他们将现有方法按泛化能力划分为三大类：专用模型（Specialized）、可迁移模型（Transferable）和通用模型（General）。除此之外，他们还比较了DNN与传统方法——树模型的优劣，并剖析表格数据学习中的核心挑战，讨论了集成学习方法以及开放环境下的表格学习和多模态表格任务等扩展方向。同时，考虑到不同数据集之间方法表现差异显著，研究团队还探讨了数据集收集、评估与分析的系统策略，旨在建立跨数据集的稳健评估体系。背景表格数据本质上是一种结构化的信息表示方式，在组织与表达复杂数据关系方面具有天然优势。此研究聚焦于有监督的表格机器学习任务，主要包括分类与回归两类常见问题。除了结构化的组织形式外，表格数据通常还具有属性类型异质性，即包含数值型、类别型或混合型等多种数据类型，且这些数 ...